法律领域文本分类中布尔搜索规则的计算机辅助构建
机器学习
2023-05-04 v1 人工智能
计算与语言
信息检索
摘要
在本文中，我们提出了一种以布尔搜索规则形式构建强大且可解释分类器的方法。我们开发了一个名为 CASE（计算机辅助语义探索）的交互式环境，该环境利用词共现来引导人类标注者选择相关搜索词。该系统无缝地促进了分类规则的迭代评估与改进。该过程使人类标注者能够利用统计信息的优势，同时将他们的专家直觉融入此类规则的创建中。我们在 4 个数据集上评估了使用我们的 CASE 系统创建的分类器，并将结果与机器学习方法进行比较，包括 SKOPE 规则、随机森林（Random forest）、支持向量机（Support Vector Machine）和 fastText 分类器。结果引发了关于布尔搜索规则的卓越紧凑性、简单性和直观性与最先进（state-of-the-art）机器学习文本分类模型更优性能之间权衡的讨论。
引用
@article{arxiv.2112.05807,
title = {Computer-Assisted Creation of Boolean Search Rules for Text Classification in the Legal Domain},
author = {Hannes Westermann and Jaromir Savelka and Vern R. Walker and Kevin D. Ashley and Karim Benyekhlef},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05807},
year = {2023}
}